大数据及海量数据处理架构:Hadoop vs MPP

开发海量数据处理系统时存在技术框架选择不确定问题。从理论及应用角度对两种主流的海量数据处理架构MPP和Hadoop进行对比,分析各自技术特点,阐述其与传统数据处理的优势。分析结果表明,Ha⁃doop在存储数据规模上可轻松支持PB级别,而MPP架构大多只支持TB级别;Hadoop对海量半结构化、非结构化数据存储和处理有一定优势,但在处理速度和易用性上不及MPP;在结构化数据处理、响应性能和衍生工具等方面MPP则占优,适用于查询业务场景较多项目。通过分析两大框架底层核心技术以及归纳优缺点,为企业相关应用的技术选型提供参考。

一种基于虚拟化的数据中心自动巡检导航算法

如今社会对数据的需求不断提升,数据中心设备不断增多,规模也持续扩大,同时业务量和巡检人员的工作量同样日益增多。本设计提出了一种基于虚拟化算法的数据中心自动巡检导航设计,虚拟化算法以地图数据库、红外检测、传感器信息和图像信息为依据,利用虚拟化技术建立巡检机器人行进路线模型,对巡检机器人行进路线进行优化,确保路线准确并快速越障,降低了人工成本并提供了安全保障和设备巡检便利。最后通过具体实施验证了此方法的合理性和有效性。

浅谈人工智能关键技术研究与应用

随着科技信息技术的不断发展,人工智能已经对工作和生活带来了较大改变。人工智能目前正在帮助人们用不同的方式去感知事物,对经济发展和生活便捷都带来了变革。基于此,通过对人工智能关键技术的分析,提出其主要应用领域,希望给相关人员提供一定借鉴。